该方法是对双边滤波的改进，引入了参考图像为指导，能够较好地处理大面积深度值缺失的难题，但同时也引入了彩色图中的边缘和纹理信息，给去噪后的深度图带来了伪纹理。...光场图像压缩的关键在于如何充分利用子视点图像间的相关性。相邻的子视点图像之间存在着极大比例的重复场景，且由于视差引起的场景变化平缓，与传统视频中前后帧中的场景变化较为相似。...Chang等人（2006）针对视点间物体的不规则变化，首先利用传统的图像分割方法获取物体形状，继而提出了一种视差补偿算法来估计相邻子视点图中该物体的形状变化，据此提升预测效率。...为了提高预测性能，提出了几种新的增强方法，包括生成虚拟视口、考虑未来内容、降低特征采样率以及使用更大的数据集进行训练。Chen等人（2021）提出了一种用户感知的视口预测算法Sparkle。...Luo等人（2020）提出了一种包括前景提取、运动补偿、背景重构和空洞填补4个模块的空洞填充框架，可使用或扩展现有的大部分背景重建方法和图像修复方法作为该框架的模块。
样本不均衡：在准备训练样本的时候，各类别样本比例不等，有的差距可能比较小，有的差距则会比较大，以CIFAR-10为例： CIFAR-10是一个简单的图像分类数据集。...那么再看一下，对样本少的数据进行过采样之后，测试结果：可以看到经过过采样将类别数量平衡以后，总的表现基本相当。...（过采样虽然是一个很简单的想法，但是很OK，3中还将介绍海康威视ImageNet2016竞赛经验） 想必到这里可以看到样本均衡的重要性了吧。 3. 解决样本不均衡有哪些方法？...； （2） 可以借鉴一下海康威视的经验： 以图中的例子来说，步骤如下：首先对原始的图像列表，按照标签顺序进行排序；然后计算每个类别的样本数量，并得到样本最多的那个类别的样本数。...另外也可以按照同样的方式对多的样本进行欠采样； （3）还可以用Weighted samples，给每一个样本加权重，样本多的类别每个的权重就小些，样本少的类别每个的权重就大些，这样无论样本是否均衡，在
合并雪碧图（sprite）：移动端多图情况下，可以将多图合并到一个图中，通过 CSS 定位背景图的形式来引用图片，可以有效减少 HTTP 请求。...然而在移动端，往往需要不固定的图像，不同视口，不同的分辨率，需要展示不同的图像大小，图虽视口的改变而改变。...，分别为 360 768 1200 1920 size：我们来告诉浏览器，在不同的环境下图像的宽度 当视口不大于 360 时，图像的宽度为 100vw，当视口大于 768 时，图像显示为 90vw，以此类推...加载以及显示策略 多图渲染的情况下，结合懒加载，又要保证图像的渲染速度，类似知乎的渲染效果，我们可以使用 progressive-jpg。...块中有另外一个块会先设置一个 padding-bottom 来撑起块的高（即保证需要加载图像也是这个宽度高度的比例）。这样防止图片在加载时发生重排。 加载一个轻量版的图片。
Yun等提出一种基于显著性和边界框对齐的部分卷积神经网络(PL-CNN), 其用RPN提取候选区域，对特征图中前景和背景设置不同的权重来消除背景干扰引起的误检，有效解决了行人检测中遮挡和复杂背景干扰等问题...增加了行人特征增强模块(PFEM)和行人二次检测模块(PSDM)，将语义分割掩膜融合到共享层，有效抑制背景信息的干扰和解决不同程度的遮挡问题，并在此基础上通过二次检测和回归减少误检，提高定位精度。...为获得较好的语义特征映射，在融合1层上添加由1 × 1的卷积构成的语义分割分支，用于预测输入图像在采样分辨率上每个像素的类别，记为分割1层。...因此，行人二次检测模块分别在Conv4_3层、Conv5_3层上添加一个步长为2的2 × 2卷积核和步长为4的 卷积核进行反卷积上采样，然后与Conv3层输出的特征级联，生成多层特征融合层，记为融合3...其中，漏检率是指正样本被模型预测为负样本的数目与所有正样本数目的比例；每帧图像误检率(FPPI)是指负样本被模型预测为正样本的数目与所有样本的比例；对数平均漏检率是MR-FPPI曲线在对数空间 内均匀分布的九个点的平均值
一方面，与理想的环视轨迹不同，典型的直线前进机器人移动路线难以产生角度变化较大的多帧观测，从而引发不可观测性问题[10]。另一方面，由于物体框主要约束占用空间，二次界标的方向相对随机，没有意义。...目标函数定义为： 包括目标检测约束、平面支撑约束和比例约束。 图 3. (a) 两个物点关于平面的对称关系 (b) 求解图像中对称像素的过程。 图 4....背景 为了充分验证本文提出的单帧初始化、纹理方向优化和完整的系统性能，我们在公共数据集和作者记录的真实机器人数据集上进行了实验。...多帧优化 为了与最先进的算法进行比较，我们再现了 QuadricSLAM 的性能，这是一个最先进的具有二次曲面的单目物体 SLAM 系统。...数据关联问题决定了观察属于地图中的哪些物体。已经有工作[22]专注于这个问题。我们之前的工作 [14] 还讨论了将二次模型与非参数位姿图相结合来解决数据关联问题。
src 参数确定 dst[, # 输出图像 fx[, # x 方向的缩放比例因子，当为0时采用 dsize 参数确定 fy[, # y 方向的缩放比例因子，当为0时采用...图像金字塔是图像的集合，它由单个原始图像产生，连续降采样，直到达到一些期望的停止点。此停止点可能是单像素图像！ 文献和应用中经常出现两种图像金字塔：高斯和拉普拉斯金字塔。...高斯金字塔用于降采样图像，当我们要从金字塔中较低的图像重构上采样图像时，需要拉普拉斯金字塔。 cv2.pyrDown() 官方文档 模糊图像并对其进行采样。...这是很明显的，因为cv2.pyrDown()是一个丢失信息的操作符。为了恢复原始(较高分辨率)的图像，我们需要访问下采样过程丢弃的信息。...请注意拉普拉斯算子是如何实际使用高斯差异的近似值的，如之前的等式和图中示意图所示。
最后，在原始图像分辨率四分之一的情况下，将均匀采样的patch与二次掩蔽的token重新组织为紧凑的2D输入，以便依次通过基于金字塔的ViT编码器和MAE解码器来重建原始图像像素。...SRW中的信息将被聚合，以相当小的比例呈现key和value。在上图中，从均匀采样patch的输入图像开始，作者展示了PVT的前三个阶段，并将其典型的空间缩减超参数依次标记为{8，4，2}。...基于这些差异，作者推断Swin在预训练对窗口大小和输入图像比例的选择有更多的限制：当考虑移位偏移量为 图片 的移位情况时，窗口（和输入图像）大小为 图片 有必要确保等效性，如上图所示。...为了解决US带来的退化问题，作者进一步提出了二次掩蔽（SM）策略，该策略在已经采样的可见patch中执行二次随机掩蔽，如上图（c）至（d）所示。...在上图中，我们观察到它们都大致恢复了接近原始图像的语义细节，而SimMIM的结果有时可能过于平滑，例如青蛙的长腿。
一、项目需求给一张长图，长图中有好多个图像，图像的动作是连续的，当鼠标在容器内移动时，背景图像会随之切换，呈现出连续的动画效果，实现效果类似于3D动画，用JS怎么实现？以下是实现效果。...用于存储当前背景图像的索引值，初始值为 0。...图片imageCount长图中图像的数量，示例图片中是15个图像imageWidth单个图片的宽度index当前显示的图像索引。...background-size属性用于设置背景图像的大小。将长图分割成了 15 个等宽的部分，每个部分都代表了不同的状态或者场景。...==因此，background-size 属性的值被设置为 6944.88px 260.433px，使得图像在容器内能够按照原本的宽高比例进行缩放，同时也确保了每个图像都能够完整地显示在容器中
在超长上下文的加持下，LWM系列模型可以轻松完成各种多模态任务， 比如文本图像生成（LWM 基于文本提示以自回归方式生成图像）： 文本视频生成： 烟花在天空中爆炸 海浪拍打着海岸 伦敦熙熙攘攘的街道，背景是红色的电话亭和大本钟...饼图详细说明了训练数据的分布情况，包括495B的文本-视频数据，以及33B的文本数据。 图中还展示了模型的交互功能。...与之前的工作类似，每种模态使用相同的比例联合训练图像和视频。 这里将图像打包成8K token序列和30帧视频，速度为4FPS。与图像训练类似，随机交换每个文本-视频对的模态顺序。...LWM-Chat-32K/128K/1M：在最后3个阶段，研究人员对每个下游任务的聊天数据组合进行训练： 文本图像生成 图像理解 文本视频生成 视频理解 通过对预训练数据的随机子集进行采样，并用聊天格式进行增强...对于视频理解数据，如果视频太长，会统一采样最大帧数，以适应模型的训练上下文长度。在训练期间，4 个下游任务等比例平均分配。
我正在参加「掘金·启航计划」一、项目需求======给一张长图，长图中有好多个图像，图像的动作是连续的，当鼠标在容器内移动时，背景图像会随之切换，呈现出连续的动画效果，实现效果类似于3D动画，用JS怎么实现...用于存储当前背景图像的索引值，初始值为 0。...图片imageCount 长图中图像的数量，示例图片中是15个图像imageWidth 单个图片的宽度index 当前显示的图像索引。...background-size 属性用于设置背景图像的大小。将长图分割成了 15 个等宽的部分，每个部分都代表了不同的状态或者场景。...==因此，background-size 属性的值被设置为 6944.88px 260.433px，使得图像在容器内能够按照原本的宽高比例进行缩放，同时也确保了每个图像都能够完整地显示在容器中。
> 下图中间的那部分就是卷积核 ?...（图片来源于网络，侵删） —▼— 稍微总结 用大白话来解释高斯模糊，就是采集当前像素一定范围内的颜色，将采集到的颜色按比例进行合成（越靠近当前像素的颜色比例越高，也就是正态分布的体现），得到一个比较均匀的颜色...在片段着色器阶段的顶点坐标用视口坐标（Viewport Coordinates）表示，视口坐标是标准化（Normalize）后的屏幕坐标（Screen Coordinates），其可用范围是（0.0,...例如：屏幕正中间的视口坐标应为（0.5, 0.5）。 2. 我们传入尺寸的目的就是便于我们计算顶点的实际位置。...接着定义了一个常量 RADIUS 来表示模糊采样的半径，半径越大，采样的颜色越多，图像也就越模糊。
上采样特征图与来自编码器的相应特征串联实现融合。图像特征提取器是在pool-5层之前的VGG16 CNN。 为在提议的3D边框内正确捕获目标的图像特征，本文引入了前景掩码层来过滤掉前景特征。...为了识别图像的前景和背景，具有每个像素深度信息是必要的。但是由于激光雷达点云的稀疏性，图像平面中的大部分深度信息都是未知的。最近，有几种方法来完整化深度图。...首先，该层用3D提议投影的前视2D边框裁剪并调整其（稀疏）深度图的大小。为了计算方便，调整大小的深度图是k×k大小裁剪图像特征图的n倍。...正的行人或骑车者建议在BEV /图像视图中至少分别为0.45 / 0.6 IoU。负样本分别在BEV /图像视图中不超过0.4 / 0.4 IoU。...由于KITTI没有提供官方验证集，标记的7,481帧被分成训练集和1：1比例的验证集。 图5展示了实验结果例子。每张图像检测到的车辆为绿色，行人为蓝色，骑车者为黄色。 ?
通过这样做，您可以降低单个像素的质量，从而以更高的分辨率呈现整个图像。 使用1.0到和屏幕比例因子之间的分数比例因子。...比例因子1.5提供比1.0的比例因子更好的质量，但需要填充比缩放为2.0的图像更少的像素。...使用较低的比例因子并启用多重采样。另一个优点是多重采样还可以在不支持高分辨率显示的设备上提供更高的质量。 要为GLKView对象启用多重采样，请更改其drawableMultisample属性的值。...如果您未渲染到GLKit视图，则必须手动设置多重采样缓冲区并在呈现最终图像之前解决它们（请参阅使用多重采样来提高图像质量）。...当其大小改变时，GLKView对象相应地调整其帧缓冲区和视口的大小。
作者设置了一个超参数α∈[0,1]α∈[0,1]，表示低频通道的比例。 在本文中，输入通道低频比例αinαin和输出通道低频比例αoutαout设为相同。...其中，WH→HWH→H是传统卷积，因为输入、输出图像尺寸一样大；对于WL→HWL→H部分，我们先对输入图像进行升采样（upsample），再执行传统卷积。这样，整体计算量仍然是减少的。...具体方法很简单，就是取值的问题： 降采样后卷积相当于有步长的卷积，会不太精确；因此作者最后选择了平均池化（pooling）的方式，平均取值，采样结果会较精确一些。...通过调整低频比例αα，预测精度和计算代价可以得到权衡（trade-off）。 实验效果：在算力受限的情况下（内存消耗低），图像分类的预测精度相当高。见论文。 3....我们要多从人类视觉特性上思考问题。 因为人类视觉编码的能力远远超过现有技术：分辨率大概是10亿像素（10亿个视杆/视锥细胞），但眼睛到大脑的通路带宽只有8Mbps（1k个神经节）。
下面来介绍视口的概念。...percentage：用百分比指定背景图像大小。不允许负值。 auto：背景图像的真实大小。 cover：将背景图像等比缩放到完全覆盖容器，背景图像有可能超出容器。...contain：将背景图像等比缩放到宽度或高度与容器的宽度或高度相等，背景图像始终被包含在容器内。 下面来使用这张图片作为背景缩放一下看看。 ?...这个可能看得不是很清楚，其实cover参数就是等比例缩放至恰好覆盖div大小即可，如果图片等比例缩放的一半就可以覆盖div，那么div只会显示一半的图片。 ?...contain：将背景图像等比缩放到宽度或高度与容器的宽度或高度相等，背景图像始终被包含在容器内。 ?
摘要 本文介绍图像文本识别（OCR）领域的最新技术进展。首先介绍应用背景，包括面临的技术挑战、典型应用场景、系统实施框架等。...·图像中的文字区域还可能会产生变形(透视、仿射变换)、残缺、模糊等现象。 ·自然场景图像的背景极其多样。...当FCN被用于图文识别任务时，最后一层特征图中每个像素将被分成文字行（前景）和非文字行（背景）两个类别。 ?...检测过程中，SSD算法利用多尺度思想进行检测，在不同尺度的特征图(feature maps)上产生与目标物体长宽比例接近的多个默认框(Default boxes)，进行回归与分类。...如下图所示，空间变换网络内部包含定位网络、网格生成器、采样器三个部件。经过训练后，它可以根据输入图像的特征图动态地产生空间变换网格，然后采样器根据变换网格核函数从原始图像中采样获得一个矩形的文本图像。
02 背景 目标检测是各种下游视觉任务中最基本的组成部分之一。近年来，由于深度卷积神经网络(CNN)和注释良好的数据集的快速发展，目标检测器的性能得到了显着提高。...SNIP给出了一些证据，它采用尺度归一化方法，在多尺度图像金字塔的每个图像尺度上选择性地训练和推断适当大小的目标，具有多尺度测试的探测器，实现了基于金字塔特征的结果的进一步改进。...当一个对象在某一层的特征图中被分配并被视为正样本时，其他层的特征图中的相应区域被视为背景。因此，如果图像中同时包含小物体和大物体，则不同层次的特征之间的冲突往往会占据特征金字塔的主要部分。...Feature Resizing 由于YOLOv3中三个层次的特征具有不同的分辨率和不同的通道数，我们相应地修改了每个尺度的上采样和下采样策略。...对于1/4的比例，我们在2-stride卷积之前添加了一个2-stride最大池化层。 Adaptive Fusion 令x表示从第n级调整到第l级的特征图上位置(i, j)处的特征向量。
构建尺度空间 尺度空间理论基础： 这是一个初始化操作，尺度空间理论目的是模拟图像数据的多尺度特征。...高斯核是唯一可以产生多尺度空间的核，一个图像的尺度空间， L（ x,y,σ) ,定义为原始图像I(x,y)与一个可变尺度的2维高斯函数G(x,y,σ) 卷积运算。尺度是自然存在的，不是人为创造的！...取图像1中的某个关键点，并找出其与图像2中欧式距离最近的前两个关键点，在这两个关键点中，如果最近的距离除以次近的距离少于某个比例阈值，则接受这一对匹配点。...为了排除因为图像遮挡和背景混乱而产生的无匹配关系的关键点,Lowe提出了比较最近邻距离与次近邻距离的方法,距离比率ratio小于某个阈值的认为是正确匹配。...取图像1中的某个关键点，并找出其与图像2中欧式距离最近的前两个关键点，在这两个关键点中，如果最近的距离除以次近的距离少于某个比例阈值，则接受这一对匹配点。
---- 摘要 本文介绍图像文本识别（OCR）领域的最新技术进展。首先介绍应用背景，包括面临的技术挑战、典型应用场景、系统实施框架等。...·图像中的文字区域还可能会产生变形(透视、仿射变换)、残缺、模糊等现象。 ·自然场景图像的背景极其多样。...当FCN被用于图文识别任务时，最后一层特征图中每个像素将被分成文字行（前景）和非文字行（背景）两个类别。...检测过程中，SSD算法利用多尺度思想进行检测，在不同尺度的特征图(feature maps)上产生与目标物体长宽比例接近的多个默认框(Default boxes)，进行回归与分类。...如下图所示，空间变换网络内部包含定位网络、网格生成器、采样器三个部件。经过训练后，它可以根据输入图像的特征图动态地产生空间变换网格，然后采样器根据变换网格核函数从原始图像中采样获得一个矩形的文本图像。
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